基于Index列重编码R语言DataFrame，求更简洁实现方案

这里提供两种更简洁的实现方式，均能在1-2行内完成需求：

方案1：Tidyverse 风格（核心代码1行） #

先加载工具包，再执行转换：

library(tidyverse)
df %>% mutate(across(col_a:col_d, ~ifelse(str_detect(Index, str_extract(cur_column(), "\\d")), "Yes", "No")))

逻辑说明：

• across(col_a:col_d) 遍历所有需要转换的列
• str_extract(cur_column(), "\\d") 从列名中提取对应规则数字（比如col_a提取1，col_b提取2）
• str_detect(Index, ...) 检查当前行的Index是否包含该数字，匹配则返回"Yes"，否则返回"No"

方案2：Base R 原生实现（1行代码） #

无需额外加载包，直接用原生函数完成：

df[-1] <- t(sapply(strsplit(df$Index, ", "), \(x) replace(rep("No", 4), as.integer(x), "Yes")))

逻辑说明：

• strsplit(df$Index, ", ") 将每行的Index分割为数字字符向量
• replace(rep("No",4), as.integer(x), "Yes") 生成初始全为"No"的向量，将Index对应的位置替换为"Yes"
• sapply 逐行处理后转置（t()），赋值给原数据框除Index外的所有列

验证输出 #

两种方法均能生成你期望的结果：

Index col_a col_b col_c col_d
1     4    No    No    No   Yes
2     1   Yes    No    No    No
3  1, 3   Yes    No   Yes    No
4     2    No   Yes    No    No
5  2, 3    No   Yes   Yes    No
6     2    No   Yes    No    No
7  3, 4    No    No   Yes   Yes
8     4    No    No    No   Yes
9     1   Yes    No    No    No

内容的提问来源于stack exchange，提问作者benson23